香港中文大学（深圳）一深圳市大数据研究院博士生奖学金旨在筛选并奖励在相关领域表现优异的我校博士生，奖学金获得者每个月将获得由研究院提供的税前五千元人民币的奖学金。此外，联合培养项目旨在资助成绩优异且有志在研究院所设研究所及实验室担任具体科研工作的港中大（深圳）相关领域博士生在学校产生的学费。两个项目的资助期限均为一年。

联合培养项目学生 张树韬

张树韬，2018年于中山大学通信工程专业获得学士学位，2020年于中山大学电子与通信工程专业获得硕士学位，同年9月加入香港中文大学（深圳）理工学院攻读博士学位，并入选深圳市大数据研究院联合培养博士生项目。2022年8月至今在鹏城实验室未来网络系统优化基础研究室交流。目前已授权发明专利一项、发表会议论文三篇及期刊论文两篇，2022年获得IEEE ISWCS会议最佳论文奖。

科研感想

非常荣幸深圳市大数据研究院能够提供这样一个平台，让我们有机会与业界龙头企业展开合作，并且能够得到大牛老师的亲身指导，将通信技术与实际工程经验结合起来，为真实网络环境中亟待解决的问题提供有效解决方案，从而获得更大的经济效益。

我在深圳市大数据研究院中已度过两年半时间，期间主要参与了与华为公司合作的在地化统计信道建模项目。该项目通过少量路测数据，建立参考信号接收功率与信道角度功率谱的统计关系，进一步考虑地理空间与用户信道的交互作用机理，利用稀疏优化、贝叶斯推断等技术高效提取信道角度功率谱一阶和二阶大尺度统计特性，从而精细化地刻画实际的通信网络环境，赋能网络优化。所设计方案的平均预测误差小于5 dB，大幅优于传统的Ray 仿真方法（误差10 dB以上）。

我觉得实际工程中往往越简单的算法越有效，而且永远不要以为自己的某个想法很新颖，因为你总是能够发现在这个世界的某个角落已经有人做过类似的工作了，因此要广泛调研，找准问题所在，为所研究的场景设计合适的算法。

联合培养项目学生 李子牛

李子牛，2019年6月于西安交通大学获得学士学位，2020年9月起在香港中文大学（深圳）攻读数据科学博士学位，并参与深圳市大数据研究院联合培养项目，在罗智泉教授的指导下进行机器学习相关研究。曾在顶级会议（如ICLR、、IJCAI）和顶级期刊（如TPAMI）上共发表5篇文章。曾参加深圳市大数据研究院第一届博士生与博士后学术论坛，获得口头报告一等奖。

科研感想

香港中文大学（深圳）和深圳大数据研究院有很多顶尖学者，这里学术氛围非常浓厚。在我刚入学的时候，对科研还是非常懵懂，很多思维和技能都停留在本科生阶段。具体地，在科研方向上缺少大局观，不会判断问题的重要性和研究价值，即便已经读了很多论文，思路还是比较局限。此外，我的论文写作和口头展示能力也比较差，写出来的一些论文连合作者都很难理解，更别说广泛的读者了。

在罗老师的细心指导下，我能逐渐感觉到什么样的研究问题是重要的，并且开始学习如何在现有的结果上创新。研究院和罗老师组里的学长学姐们也经常帮助我，他（她）们会认真地读我的草稿、听我的一些学术报告，并且给出有用的反馈，因此我的写作、展示和沟通技巧在过去两年有很大的提升。我非常感谢他（她）们的帮助。

在过去两年多的生活里，我经常会遇到各种挫折：读不懂论文的证明，无法复现已有的实验结果，尝试的新思路被卡壳。在这个过程中，我更加意识到：一次性的成功是极少的，更多的是失败和随之而来的沮丧。有的时候，这些挫折会让我暂时看不到希望，甚至想打退堂鼓。但好在老师和朋友们会不断鼓励我，而我自己内心深处也有对科学研究的喜爱，因此在失败后我没有放弃继续探索。现在我能更加体会到：很多时候，放弃是一个很容易的选择，难能可贵的是坚持下去。

联合培养项目学生 董岩岩

董岩岩，2017年于吉林大学数学与应用数学专业获得学士学位，同年8月于香港中文大学（深圳）攻读计算机与信息工程博士学位。入校以来，在杨升浩教授的指导下从事网络编码、无线通信以及编码理论的研究香港中文大学深圳学院，目前在国际核心期刊及会议发表论文数篇，2020年获得深圳市大数据研究院奖学金。2022年12月至今在新加坡国立大学作为博士后继续进行科研工作。

科研感想

转眼之间，我在香港中文大学（深圳）已经学习了五年，这期间我在科研学习方面受益匪浅，这也得益于深圳市大数据研究院的良好学术氛围以及优秀的师资环境。

非常感谢杨升浩老师对我科研上的悉心指导、严格要求和高质量的能力训练，这极大启发了我对于课题的思路，使我能够顺利完成课题的研究目标。同时也要感谢团队其他老师和同学对我科研、生活上的帮助，使我的研究生生涯无比的充实和有意义。

在整个博士生阶段的学习研究中，我有了很多深入的思考。不同于本科阶段的学习，研究生阶段更多的是主动去发现课题里目前未解决的问题，找到自己的兴趣点以及可以做的事情，并且在不断地训练下，使自己逐渐能够独立地去解决问题。也有很重要的一点，是对课题要有自己的思考与探索，这对于长久的科研学习非常有利。在平时也要积极与同学和老师进行交流，可以帮助我们在科研学习过程中获取新的视角并激发出新颖的想法。

联合培养项目学生 张雨舜

张雨舜是香港中文大学（深圳）数据科学学院四年级博士生，导师为罗智泉教授。2019年本科毕业于南方科技大学数学系，曾获得南方科技大学校级优秀毕业生和数学系杰出十佳学生奖学金。他的研究方向是深度学习及其优化问题。 研究成果曾发表在机器学习会议 2021, , 2022。

科研感想

时光荏苒，来到港中深学习三年多了 ，在学校及深圳市大数据研究院优异的科研环境里，我感觉自己在各方面都成长了特别多。在我的导师罗智泉老师的培养下，我逐渐培养了三方面能力：一是找问题的品味QS100名校留学，二是解决问题的技巧， 三是呈现结果的功力。回想本科和19年、20年的时候，我的这三方面能力几乎都为0。但在过去的一两年里，我在这几方面都有了很大进步，这要感谢我的导师罗智泉老师的悉心教诲。在读phd的这几年，无论是生活还是科研，罗老师都帮我树立起了正直、阳光的价值观。

平时科研生活中最喜欢的环节就是罗老师的组会了。尽管他有时非常忙碌，也都会在每周六坚持花一个上午的时间给我们开组会，全身心地带大家研讨一篇论文。每周在罗老师的带领下，大家都会全神贯注地专注于一个课题讨论三个多小时，最终往往能对所讨论的课题产生新的、深的理解。这样专注认真的氛围是相当难能可贵的。此外，组会讨论的知识面跨度非常大，包括了机器学习、强化学习、统计、优化、到无线通信等各类课题。即使有些课题我没有基础，罗老师也鼓励大家提问。他说组会上没有愚蠢的问题， 我们要在不断提问的过程中快速学习。同时，通过讨论各类跨学科跨专业的课题，罗老师也希望我们能成为更全面的研究者，培养广泛的科研兴趣和学术沟通的能力（特别是与非自己领域研究者沟通的技巧），而不是只会盯着自己的小课题其它啥也不会。我觉得罗老师的组会有这样的科研模式是非常难得的，我也因此很珍惜每周的组会时间，努力学习到正确的研究品味和科研方法。

读博的时光不知不觉过去三年多了，很高兴自己能慢慢入了科研的大门。但是我觉得自己很多方面还非常不足，未来的路更是充满艰难险阻，希望自己能持续好好努力。

联合培养项目学生 朱明远

朱明远，2019年6月及2021年3月于吉林大学和诺丁汉大学获得学士及硕士学位，2021年9月起在香港中文大学（深圳）攻读计算机信息与工程方向博士学位，并入选深圳市大数据研究院联合培养博士生项目，在蔡小强教授的指导下进行运营管理相关研究。曾参与完成华为、广铁等多项业界项目，项目结题并发表专利著作数篇。

科研感想

非常荣幸深圳市大数据研究院能够提供这样一个将业界难点痛点、企业专家经验和学术研究结合起来的平台与机会，让大家有机会与国内外业界龙头展开合作交流，进行多方的互动合作。项目过程中，来自业界的资深一线领导、代码落地的工程化开发人员、学校教师团队给予学生们非常多的指导，大家经常一起讨论项目该怎么做，如何将优化理论与实际项目工程管理经验结合起来，为真实运营管理环境中的问题提供有效的解决方案。项目课题也与学术研究高度契合，研究院的老师们帮忙整合了多学院跨学科的指导老师资源，经常会在一个小课题中见到数据科学学院、商学院、计算机科学学院的老师们一起探讨，这种跨学科方法论的碰撞，常常给研究带来浓墨重彩的点睛一笔。

此外，联合培养项目还是一个很好的与业界沟通的桥梁。与在读期间自己申请去校外实习相比，项目同样给同学们很多时间去公司参与活动，了解公司的工程实际细节，但时间和活动安排更弹性。对和我一样以后想去工业界工作的同学来说，联合培养项目省去了申请去头部公司单独实习的麻烦，并且项目能很好地贴合自己的研究。完成一个项目不仅局限于对业界工程的贡献，对学术研究也相辅相成。人多力量大，这个道理在项目中体现的非常明显。从亲身经历来说，在华为以及某消费品企业的项目中，企业团队也做了很多的算法尝试，公司数十人的团队在帮你试错。因此作为偏向实践的研究，团队众人的调研以及实验会不断帮助你印证对问题的假设，最终找准问题难点所在以及适合场景的最佳算法。

胡金鹏，2017年和2019年分别于哈尔滨工业大学获得计算机科学与技术专业的学士和硕士学位，2019年9月加入香港中文大学（深圳）理工学院攻读博士学位，并参与深圳市大数据研究院联合培养项目。在张纵辉教授和万翔教授的指导下进行自然语言处理相关研究，曾发表数篇会议论文（如ACL、NAACL、AAAI等）。

科研感想

深圳市大数据研究院拥有专业的研究团队和丰富的科研资源。在这里，学生可以获得优秀老师的指导，而且彼此之间也乐于相互帮助、共同进步，有着浓厚的科研氛围。

我在深圳市大数据研究院学习的这段时间，在张老师和万老师的指导下，参与了医疗相关的项目，能够有机会接触一线的医疗数据以及较多的计算资源。我主要的工作集中在医疗的实体识别以及影像报告摘要。其中实体识别旨在从医疗文本中抽取出疾病、症状等关键词，医疗影像摘要是通过模型总结医疗影像报告的描述生成结论。

在过去的几年里，我遇到了很多科研上的困难和挫折。这个过程也让我学习到了坚持不懈是非常重要的品质，遇到困难要学会思考如何去解决问题，学会如何通过相关的研究工作来帮助自己解决遇到的难题，这对于长期的科研学习是非常有利的。此外，善于发现问题对科研工作也非常重要，需要学会寻找有意义的科学问题，并以新的角度思考这些新问题，提出新的思路和见解。同时，老师和同学们在这一路上也给我提供了很多帮助，在讨论和交流中不断完善思考问题的全面性，这也让我意识到了团队合作的重要性。

联合培养项目学生 肖娅军

作为一个联合培养项目的受益者，我感到非常荣幸和幸运能够参加这个项目。这个联合培养项目给我提供了与行业领袖进行合作的机会，并且让我深刻地认识到，科研创新需要开放的思维方式和广泛的合作，以及深入的探究和思考。

我加入深圳市大数据研究院后，主要参与了一项与全棉时代公司合作的购物场景下的需求预测项目。在该项目中，我们使用了机器学习和神经网络等技术，基于混杂的销售数据建立需求预测模型，进一步考虑价格和销量的交互作用情况。这项工作的目标是预测未来销量以辅助公司各项决策。在这个项目中，我从我的导师和其他学者身上学到了很多东西。我学会了如何在现有的研究成果上创新，如何判断问题的重要性和研究价值，如何撰写和展示论文，并与其他人进行有效的沟通。在这个过程中，我也学会了如何找到合适的问题并设计出简单而有效的算法。

总的来说，我非常感激深圳市大数据研究院和香港中文大学（深圳）联合培养项目，这个项目为我提供了许多宝贵的机会和经验，使我成为一个更好的研究人员。我希望这个项目能够继续发展下去，为更多的人提供类似的机会，以推动数据科学和人工智能的发展。

联合培养学生 刘洋

刘洋，2017年于东北大学自动化专业获得学士学位，2019年于哈尔滨工业大学控制科学与程专业获得硕士学位，同年9月加入香港中文大学（深圳）理工学院攻读博士学位，并参与深圳市大数据研究院联合培养博士生项目，研究兴趣是自然语言处理，信息抽取，小样本学习。曾在领域内顶级会议（ACL、NAACL等）上发表文章3篇。

香港中文大学（深圳）和深圳市大数据研究院有着优秀的师资力量和多样的合作项目，这些都为我们提供了一个良好的科研平台和浓厚的学术氛围。我的研究方向是自然语言处理，在博士期间也参与了一些医学信息抽取相关的合作项目，这使得我的写代码能力香港中文大学深圳学院，香港中文大学—深圳市大数据研究院联合培养学生科研心得 – 哔哩哔哩，思考问题的能力都有所提升。

转眼间，我在深圳市大数据研究院已学习了四年的时间。从刚入学的时候经常不知道从哪方面着手去研究问题、英文写作磕磕绊绊、复现一个实验要很长时间到现在建立了自己的一套读论文发现问题、寻找改进点、进行实验的科研方式，这期间要感谢老师和同学对我的激励、建议和帮助。

在科研上，我觉得动起手来对于研究是很重要的。当发现了一个未解决的问题或是一个还可以进一步改进的问题的时候，可能脑海中对这个问题会产生各种各样的想法。这时候，我们就要动手开始复现之前的工作，之后将自己脑海中的想法付诸于实践，写代码通过实验来验证其正确性。此外，也要注重提升自己的写作和展示能力。

联合培养学生 刘正锋

刘正锋，2018年于南京大学获得工学学士学位，2021年获得工业工程专业硕士学位。同年9月加入香港中文大学深圳理工学院攻读博士学位，并入选深圳市大数据研究院联合培养项目。

非常荣幸深圳市大数据研究院能够提供这样一个平台，让我们有机会与业界龙头企业展开合作，并且能够得到大牛老师的亲身指导，将平时所学习到的理论和算法与实际业务场景结合起来，提供真实的实践数据，做到真正的学有所用。

我在深圳市大数据研究院中已度过一年半时间，期间主要参与了与华为公司合作的分包业务智能调度项目。该项目通过提供标准程序数据，考虑分包商与分包队伍包含关系，基于分包队伍工作效率，利用匈牙利算法，遗传算法等算法思想匹配任务与分包队伍。从而精细化地刻画业务站点的项目管理场景，达到完工时间最小化。相对于传统方法，大量节省分配时间，提升管理效率。

个人认为，只有通过实践与理论的有效结合，才能真正做到个人能力的提升。而在真实业务场景中，如何面对多变的需求也是在算法设计过程中值得考虑的重要问题，同时只有将业务场景抽象为自己的科研创意，才能做出有意义的研究。

香港中文大学理工学院(深圳)，香港中文大学（深圳）揭牌成立两个实验室，推动人工智能研究新发展

深圳商报•读创客户端首席记者 吴吉 通讯员 吴雯

5月21日，香港中文大学（深圳）两所实验室——深圳市跨模态认知计算重点实验室、港中大（深圳）-趣丸科技联合实验室举行揭牌仪式，两个实验室的成立体现了香港中文大学（深圳）对人工智能领域科研创新和产学研结合的高度重视，是学校与深圳市及科研企业合作的重要里程碑。

深圳市跨模态认知计算重点实验室是该校成立的第11个市级重点实验室，主要依托香港中文大学（深圳）数据科学学院和理工学院设立。实验室由新加坡工程院院士、数据科学学院执行院长李海洲担任实验室主任，加拿大工程院院士张晓平担任实验室学术委员会主任，现有学术带头人及学术骨干科研人员20余名。

港中大（深圳）-趣丸科技联合实验室的建立是继港中大（深圳）与企业、事业单位共建20多个联合实验室之后的又一新突破。港中大（深圳）建设具有世界影响力的高水平科研平台近90个，积极推进产学研合作，开展横向科研合作240余项，合作金额超3.4亿元。其中，港中大（深圳）数据科学学院已建成2所省级（广东省）重点实验室和2所市级（深圳市）重点实验室，拥有多个涉及众多研究领域的科研实验室和团队。

揭牌仪式上，中国工程院外籍院士、加拿大皇家科学院院士、香港中文大学（深圳）副校长（学术）罗智泉在致辞中表示，过去十年里学校取得了丰硕的科研成果，为未来的发展奠定了坚实基础。学校高度重视人工智能学科的建设，紧密围绕粤港澳大湾区的重大需求，研究领域与国家发展战略深度契合，广泛覆盖地方新兴产业和未来产业的发展方向。深圳市跨模态认知计算重点实验室的成立，旨在探寻人工智能的新途径、新方法和新趋势，在自然语言与语音处理、生成式大模型、跨模态认知计算等领域寻求突破，培养高水平科研人才，进一步促进深圳市的人工智能产业发展。港中大（深圳）-趣丸科技联合实验室是科研成果产业化落地的成功案例，将围绕生成式人工智能的应用开展产学研合作。

香港中文大学（深圳）协理副校长（行政）卢国师为李海洲教授颁发深圳市跨模态认知计算重点实验室主任聘书

当天揭牌的深圳市跨模态认知计算重点实验室面向跨模态认知计算的核心问题，以理论突破为目标、技术应用为导向，以“理论引领技术，技术推动应用，应用支撑产业”为核心研发理念，致力于解决跨模态认知计算的核心问题，研究方向涵盖多模态感知平台、基础认知模型平台和跨模态交互式生成平台三个方面。该实验室致力于在跨模态认知计算方面开展“顶天立地”的研究工作，瞄准国际前沿，开展原创性的研究工作，推动研究落地，服务大湾区建设。实验室主任李海洲教授强调了实验室的组织管理和团队建设的重要性，并介绍了由六位科学家组成的学术委员会团队。在研究方向上，李海洲教授指出实验室将聚焦感知、认知技术。同时，李海洲教授向参会人员分享了实验室在人工智能与产业结合方面的成果，并表示通过与企业合作，实验室的技术在生成式大模型、音频生成等领域取得了重要突破，为文化产业创新发展提供了有力支持。

此外，深圳市跨模态认知计算重点实验室在张晓平院士的主持下召开了首次学术委员会会议，学术委员会成员、实验室主任、副主任及学术带头人均参与了该学术委员会会议。

香港中文大学（深圳）协理副校长（行政）卢国师及实验室主任李海洲为张晓平院士、张民教授、 教授颁发“深圳市跨模态认知计算重点实验室”学术委员会委员聘书

港中大（深圳）-趣丸科技联合实验室由香港中文大学（深圳）和广州趣丸网络科技有限公司联合设立。趣丸科技作为国家高新技术企业，在音频处理技术领域深耕多年，基于旗下产品TT语音的属性优势积累了海量数据场景，将发挥平台的资源优势，应用于AI音频模型的研究。双方团队成立委员会共同管理联合实验室，由港中大（深圳）数据科学学院副教授武执政担任实验室主任、趣丸科技副总裁张顺四担任实验室联合主任、数据科学学院执行院长李海洲教授担任联合实验室管理委员会主任。本次校企合作将依托港中大（深圳）、趣丸科技双方的优势资源香港中文大学理工学院(深圳)，在语音大模型、面向视频领域的跨语言语音生成大模型等领域展开紧密合作香港中文大学理工学院(深圳)，香港中文大学（深圳）揭牌成立两个实验室，推动人工智能研究新发展美国top30名校留学，趣丸科技派驻工程师与大学研究人员一起联合研究、开发，既促进了紧密的科研成果落地，又能让学生们不出校园就能与企业工程师交流和工作，了解科研应用场景和市场动态。联合实验室将通过产学研合作共同推动技术创新及商业化开发，为粤港澳大湾区的科技和经济发展贡献力量。

该实验室联合主任张顺四表示，实验室将合力研究，突破行业难题，打造生成式音频大模型。逐步探索以企业资源、市场资源和高校人才构建起的AI+行业生态模式，为培育新质生产力按下“加速键”，激发粤港澳大湾区产业发展新动能。张顺四介绍，实验室的研究将会稳步推进阶段性的成果落地，可实现视频翻译、语音播报、语言学习等功能，推进文化出海。

香港中文大学深圳学院，香港中文大学（深圳）2023年浙江省“三位一体”综合评价招生简章

为贯彻落实《国务院关于深化考试招生制度改革的实施意见》文件精神，探索“基于统一高考和高中学业水平考试成绩、参考综合素质评价的多元录取机制”，致力于培养具有国际视野、中华传统和社会担当的创新型高层次人才，2023年我校在浙江省继续实施“三位一体”综合评价录取试点工作。

一、报名条件

（一）具有2023年浙江省普通高等学校招生全国统一考试报名资格的考生（含往届生）；

（二）10门学业水平考试科目(不含体育与健康、音乐、美术) 成绩均须合格（其中，新高考改革前的往届生不含自选综合，信息技术和通用技术取等第高者计为技术成绩）；同时综合素质评价须达到B等（新高考改革前的往届生须达到P等）及以上；

（三）由于香港中文大学（深圳）课程以英文授课为主，非英语语种考生请慎重报考。

二、2023年本科招生专业

2023年我校在浙江省提前批次投放普通统招计划的同时，预计单独投放235个“三位一体”综合评价招生计划，具体招生代码、招生大类及计划等最终以浙江省教育考试院公布的为准。

经教育部批准，香港中文大学（深圳）2023年各学院设立的本科招生专业包括：

（一）经管学院：市场营销、国际商务、经济学、金融学、会计学。其中，国际商务包含两个专业方向：环球商务管理、环球供应链与物流管理；经济学包含三个专业方向：经济科学、应用经济学、国际商务经济学；会计学包含两个专业方向：会计和财务报告、会计数据和分析。

（二）理工学院：数学与应用数学、新能源科学与工程、化学、材料科学与工程、电子与计算机工程。其中，数学与应用数学包含三个专业方向：理论数学、应用数学、金融数学；电子与计算机工程包含两个专业方向：计算机工程、电子工程。

（三）人文社科学院：应用心理学、翻译、英语。其中，英语包含三个专业方向：国际企业文传、法律事务、语言技术。

（四）数据科学学院：统计学、计算机科学与技术、数据科学与大数据技术。

（五）医学院：临床医学、生物信息学、生物医学工程、药学、生物科学。

临床医学专业学制六年，第一二学年将学习大学核心课程、临床前学科知识及其临床应用；在第三到六学年学习临床学科知识和技能、见习和实习，并对医学科学研究进行系统学习和实践。医学人文及伦理课程贯穿整个学习过程。通过全面扎实的训练，培养具备专业医学知识与临床技能、兼具国际视野和人文情怀的世界一流医学创新人才。

（六）经管学院、理工学院与数据科学学院联合培养本科招生专业：金融工程。金融工程包含两个专业方向：量化金融、金融科技。

三、专业招生方案

（一）经济管理试验班：选考科目不限。大一结束时学生可在经管学院的所有专业内选定主修专业；

（二）人文科学试验班：选考科目不限。大一结束时学生可在人文社科学院的所有专业内选定主修专业；

（三）理科试验班：选考科目含物化生任一门。本试验班为经管学院、理工学院、人文社科学院、数据科学学院、医学院（含临床医学专业）及金融工程专业联合招生。学生在大一报到后选课前充分了解各学院及专业优势香港中文大学深圳学院，再根据个人兴趣和特长自主选定所属学院（有意向就读金融工程或临床医学专业的学生需直接选定）。非金融工程或临床医学专业的学生，大一结束时在所属学院内选定主修专业。

填报的试验班大类

包含学院/专业

选科要求

经济管理试验班

经管学院

不限

人文科学试验班

人文社科学院

不限

理科试验班

经管学院、理工学院、人文社科学院、数据科学学院、医学院、金融工程（专业）

含物化生任一门

注意：鉴于我校实行大类招生模式，浙江省教育考试院所编印的《2023年普通高校招生计划》中香港中文大学（深圳）理科试验班所列招生专业名称，仅为方便考生填报志愿，录取至理科试验班的考生实际可选择的专业包括理科试验班下所含学院的所有招生专业（详见上表及第二部分“2023年本科招生专业”）。

四、报名办法

（一）网上报名：报名系统已开放，凡符合报名条件的考生可登录学校招生官网“本科招生网上申请平台-综合评价招生报名系统”（）进行注册，按系统要求准确、完整地填写报名信息，并上传相关证明材料扫描件，确认报名；

（二）报名截止时间：2023年5月6日17:00

（三）报名材料：

1. 高中学业水平考试成绩证明：教育考试院颁发的成绩单原件扫描件、教育考试院官网查询截图、盖有中学或教务处公章的成绩单扫描件（3项材料任一即可）；

2. 高中成绩单：包含高一高二年级4次期末考试成绩、高三年级2次以上校级/市级/省级统一考试成绩，包括各科得分、总分、年级排名及年级人数等，须加盖中学或教务处公章；

3. 个人身份证扫描件；

4. 其他可反映个人优秀综合素质的证明材料（例如学科竞赛获奖证书、文艺体育竞赛获奖证书、英语及学术能力证明等，非必需）。

考生在上传报名材料扫描件时须确保电子文件清晰可读，无需邮寄纸质材料。必要时，学校有权向考生索取书面材料作为审核依据，请考生留好备份。如有造假或不实信息，一经查实将取消报名资格；已经获得考试资格的，将取消认定；已经入学的，按教育部相关规定处理。

通过材料审核，即有资格参加测试的考生需通过“本科招生网上申请平台-综合评价招生报名系统”在线缴纳评核费，入学测试评核费为人民币300元/生。评核费缴纳后不予退还；逾期未缴者视为自动放弃。

五、选拔程序

（一）材料审核：学校组织专家对考生提供的资料进行审核。考生可于2023年5月下旬，登录“本科招生网上申请平台-综合评价招生报名系统”查询材料审核结果。通过材料审核的考生按照指引完成考试确认流程。

（二）入学测试：包括初试和复试。具体的入学测试时间、形式、要求等相关安排将另行通知。考生可于高考出分前QS200名校留学，登录“本科招生网上申请平台-综合评价招生报名系统”查询入学测试成绩。

（三）入围名单公示：入学测试结束后，根据考生综合评价入学测试情况，按不超过招生计划数的5倍确定入围考生名单，同分顺延。入围考生名单在学校网站公示，并在浙江省教育考试院备案。

（四）志愿填报：经公示无异议的综合评价测试入围考生，须在浙江省普通类提前录取院校志愿栏以第一院校志愿填报我校。若未能被我校录取，不影响其后续志愿的录取。

六、时间安排

（一）报名截止时间：2023年5月6日 17:00

（二）初审结果公布：5月下旬

（三）考试确认及缴费：初审结果公布后3天内

（四）入学测试时间：高考结束后，高考成绩公布前

（五）入学测试地点：另行通知

（六）入围名单公示：入学测试结束后香港中文大学深圳学院，香港中文大学（深圳）2023年浙江省“三位一体”综合评价招生简章，高考成绩公布前

七、录取办法

（一）参加我校综合评价入学测试且入围的考生，须参加2023年浙江省高考，且高考成绩须达到浙江省“特殊类型招生控制线”。

（二）若考生志愿填报人数未到总计划数的110%，则录取人数控制在志愿填报人数的85%以内。

（三）学校依据考生志愿，按考生综合评价成绩从高到低择优录取。当综合评价成绩相同时，将依次以考生的高考成绩（不含政策性加分）、入学测试成绩、外语单科成绩、数学单科成绩的高低进行录取。

综合评价成绩=高考成绩（含政策性加分，占比60%）+入学测试成绩（占比30%）+学业水平考试成绩（占比10%）

综合评价录取总成绩满分为750分。其中，高考成绩按考生高考分数的60%比例计算；入学测试成绩满分为225分，按入学测试的实际成绩计算；考生高中阶段的10门学业水平考试成绩以考生实际等级计算，每出现一个B减1.5分；每出现1个C，减2.25分；出现D者，减7.5分。

等级

10A

9A1B

9A1C

8A2B

8A2C

7A3B

以此类推

计分

75

73.5

72.75

72

71.25

70.5

70.5

……

八、注意事项

（一）学校招生工作严格遵循“公平竞争、公正选拔、德智体美劳全面考核、综合评价、择优录取”的原则。

（二）政策性加分：符合浙江省高考加分政策的加分，学校予以认可。

（三）录取体检标准：学校录取考生的体检标准按照教育部、卫生部、中国残疾人联合会颁布的《普通高等学校招生体检工作指导意见》和《教育部办公厅卫生部办公厅关于普通高等学校招生学生入学身体检查取消乙肝项目检测有关问题的通知》（教学厅〔2010〕2号）的有关规定执行。对于残障考生，若其生活能够自理，符合所报专业要求，且高考成绩达到录取标准，予以正常录取。

（四）新生入学后，学校以教育部、卫生部、中国残疾人联合会制定的《普通高等学校招生体检工作指导意见》、《教育部办公厅卫生部办公厅关于普通高等学校招生学生入学身体检查取消乙肝项目检测有关问题的通知》为依据，对新生身体健康状况进行复查，对经复查不符合体检要求或不宜就读已录取专业者，按有关学籍管理规定办理，予以转专业或取消学籍。

九、收费标准

学费：人民币十一万五千元/生•学年

住宿费：人民币一千二百元/生•学年

十、资助学生政策

学校设置新生入学奖助学金，详见学校《2023年香港中文大学（深圳）新生入学奖助学金实施办法》。

十一、招生工作的咨询、监督与申诉

香港中文大学（深圳）综合评价录取工作接受纪检监察部门、考生、家长及社会各界的监督。学校纪监部门对综合评价录取工作全过程进行监督，做到标准严格、程序规范、过程公开透明。相关投诉实行实名制，投诉人需通过电子邮件（纪监部门监督投诉邮箱：）以书面或者附件形式详述投诉的目的和证据等。

招生咨询信息：

招生热线：（0755）8427 3500

传真号码：（0755）8427 3690

咨询邮箱：

学校网址：

通讯地址：广东省深圳市龙岗区龙翔大道2001号行政楼东翼三楼E310室招生办公室

邮政编码：

十二、附则

本简章自学校发文之日起执行。本简章的解释权属学校招生委员会。大学保留对相关考核内容、方式、时间地点等调整的权利。本简章如有与国家和浙江省的规定不一致之处，以国家和浙江省的规定为准。